數據挖掘入門系列教程（二點五）之K-近鄰算法和距離度量介紹 簡介 距離度量 歐式距離 曼哈頓距離 余弦距離 ...

　　　　在K近鄰法(KNN)原理小結這篇文章，我們討論了KNN的原理和優缺點，這里我們就從實踐出發，對scikit-learn 中KNN相關的類庫使用做一個小結。主要關注於類庫調參時的一個經驗總結。 1. scikit-learn 中KNN相關的類庫概述 　　　　在scikit-learn 中 ...

1. Dataset 　　scikit-learn提供了一些標准數據集（datasets），比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集，還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...

簡介 這一次我們來講一下比較輕松簡單的數據挖掘的算法——K-Means算法。K-Means算法是一種無監督的聚類算法。什么叫無監督呢？就是對於訓練集的數據，在訓練的過程中，並沒有告訴訓練算法某一個數據屬於哪一個類別。對於K-Means算法來說，他就是通過某一些騷操作，將一堆“相似”的數據聚集 ...

主要內容： 1、十折交叉驗證 2、混淆矩陣 3、K近鄰 4、python實現 一、十折交叉驗證 前面提到了數據集分為訓練集和測試集，訓練集用來訓練模型，而測試集用來測試模型的好壞，那么單一的測試是否就能很好的衡量一個模型的性能呢？ 答案自然是否定的，單一的測試集具有偶然性 ...

數據挖掘入門系列教程（五）之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...

目錄 數據挖掘入門系列教程（四點五）之Apriori算法 頻繁（項集）數據的評判標准 支持度（support）: 置信度（confidence）： 提升度（Lift）： Apriori 算法 ...

數據挖掘入門系列教程（四）之基於scikit-lean決策樹處理Iris 加載數據集 數據特征 訓練 隨機森林 調參工程師 結尾 ...